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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
RCC, ISEC, IT, WBS
(共催)
2024-03-13
- 2024-03-14
大阪 大阪大学吹田キャンパス 継続学習型連合学習モデルにおける効率的なリプレイデータの選択
北野優斗神戸大)・王 立華NICT)・小澤誠一神戸大IT2023-96 ISEC2023-95 WBS2023-84 RCC2023-78
本研究では,複数組織で日々生成される分散データを継続的に学習して高性能を維持することができる,継続学習型連合学習について... [more] IT2023-96 ISEC2023-95 WBS2023-84 RCC2023-78
pp.135-141
PRMU, IBISML, IPSJ-CVIM
(連催) ※学会内は併催
2024-03-04
11:10
広島 広島大学 東広島キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
モデルの特徴表現を活用するクラスタリング連合学習手法の提案
金子竜也高前田伸也東大IBISML2023-49
機械学習が興隆期にある昨今において,学習に用いるデータのプライバシーについて関心が寄せられている.そのため,各デバイス上... [more] IBISML2023-49
pp.65-70
SIP, SP, EA
(共催)
IPSJ-SLP
(連催) [詳細]
2024-02-29
17:20
沖縄 沖縄産業支援センター
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
Vision Transformer の連合学習のためのモデル精度の劣化を生じないプライバシー保護強化法
麻生 伶塩田さやか貴家仁志都立大EA2023-80 SIP2023-127 SP2023-62
連合学習とは,各クライアントの学習データを直接共有せずに更新されたモデル情報を共有して,全てのクライアントのデータを反映... [more] EA2023-80 SIP2023-127 SP2023-62
pp.115-120
SIP, SP, EA
(共催)
IPSJ-SLP
(連催) [詳細]
2024-02-29
15:10
沖縄 沖縄産業支援センター
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
連合学習における更新情報の類似度に基づくビザンチン攻撃検出法
大野賢太山岸昌夫法政大EA2023-86 SIP2023-133 SP2023-68
小文では,連合学習におけるビザンチン攻撃を検出する手法,および,ビザンチン攻撃を繰り返すクライアントを検出する手法を提案... [more] EA2023-86 SIP2023-133 SP2023-68
pp.150-155
NS, IN
(併催)
2024-02-29
09:45
沖縄 沖縄コンベンションセンター LLMを用いた連合学習における各学習手法の通信コストと性能評価
深見 匠山﨑雄輔張 一凡NTTIN2023-66
近年, 様々なデバイスや組織において多種多様な大量のデータが生成されており, それらのデータを利 活用する動きが活発化し... [more] IN2023-66
pp.7-12
NS, IN
(併催)
2024-02-29
10:10
沖縄 沖縄コンベンションセンター 蒸留を用いた連合学習における学習モデル切替手法
矢島大路芝浦工大)・小野翔多東大)・三好 匠山崎 託芝浦工大NS2023-186
機械学習におけるデータの急激な増大に伴い,サーバへの負荷集中を避ける手法として,連合学習のような分散機械学習が注目されて... [more] NS2023-186
pp.86-89
NS, IN
(併催)
2024-02-29
10:45
沖縄 沖縄コンベンションセンター 知識蒸留を用いた垂直連合学習におけるデータ漏洩攻撃の提案
水門巧実小泉佑揮武政淳二長谷川 亨阪大NS2023-187
垂直連合学習は、同一サンプルで特徴が異なるデータを所有する参加者が、データを秘匿しながらも協働�て機械学習モデルを訓練す... [more] NS2023-187
pp.90-95
NS, IN
(併催)
2024-02-29
09:20
沖縄 沖縄コンベンションセンター 連合決定木に基づく侵入検知システム
渡邉直人山崎 託三好 匠芝浦工大)・中原正隆奥井宣広窪田 歩KDDI総合研究所NS2023-190
IoT(Internet of things)デバイスの普及に伴い,これらのデバイスを狙う攻撃も増加傾向にある.2016... [more] NS2023-190
pp.109-112
EMM 2024-01-16
15:25
宮城 東北大
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
[招待講演]AIにおけるプライバシー保護を強化した連合学習
王 立華NICTEMM2023-83
連合学習は,複数の組織がデータを共有せずに協力し,全体のデータに対して機械学習を行うための重要な手法です.この講演では,... [more] EMM2023-83
p.19
SRW, SeMI
(併催)
2023-11-21
17:00
東京 東京農工大小金井キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
[ポスター講演]プライバシー保護を考慮したランニングフォーム改善サポートシステムの提案
高梨恭四郎篠宮紀彦創価大SeMI2023-45
近年,マラソン人口が増加しており,多くのランナーがタイム向上を目指している.本研究では,このようなランナーに対して,フォ... [more] SeMI2023-45
pp.23-26
CS 2023-11-10
09:40
静岡 プラサヴェルデ [依頼講演]スマート都市デジタルツインのためのAIプラットフォーム
是津耕司NICTCS2023-74
近年、都市のデータを収集、監視、管理し、都市計画や環境管理、交通制御、エネルギー使用管理などを促進することで、スマートで... [more] CS2023-74
pp.42-46
SR 2023-11-10
10:55
宮城 東北工業大学 八木山キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
[ショートペーパー]情報源・通信路深層結合符号におけるモデル伝送に関する一考察
須藤克弥松村一冴山田準一郎電通大SR2023-58
分離定理により情報源符号と通信路符号を独立に設計してきた従来のマルチメディア伝送に対し,情報源・通信路符号をニューラルネ... [more] SR2023-58
pp.61-63
RISING
(第三種研究会)
2023-10-31
10:45
北海道 北海道立道民活動センター かでる2・7 [ポスター講演]釣果予測のための大規模連合学習システムの実験
大浦晴惟橘 拓至川上朋也福井大
分散学習の一手法である連合学習では,参加クライアントの学習データを公開せずに学習結果のみからグローバルモデルを構築する.... [more]
RISING
(第三種研究会)
2023-10-31
10:45
北海道 北海道立道民活動センター かでる2・7 [ポスター講演]連合学習を用いた釣果予測のための社会余剰最適化問題の定式化
北野翔太郎宮越奨太橘 拓至福井大
各クライアントがスマートフォンのような IoT デバイスで参加するクロスデバイス連合学習では,多数のユーザが連合学習に参... [more]
RISING
(第三種研究会)
2023-10-31
10:45
北海道 北海道立道民活動センター かでる2・7 [ポスター講演]連合学習を用いた釣果予測の実験評価
畑澤 泰宮越奨太川上朋也橘 拓至福井大
河川の遊漁産業を活性化させるために,遊漁券のオンライン化などの取り組みが進んでおり,今後は釣果予測の実現も期待される.
... [more]

IN, ICTSSL, IEE-SMF
(連催) ※学会内は併催
2023-10-19
09:25
福岡 福岡大学 文系センター棟15階 第7会議室 Federated Learningのための複数車載カメラによる物体追跡を用いたラベル付け
中濱雄喜大坐畠 智山本 嶺電通大IN2023-33
近年自動運転技術は大きく発展しているが,完全自動運転の実現には車両周辺に存在する物体の情報を正確に取得する必要がある.そ... [more] IN2023-33
pp.5-10
BioX 2023-10-12
14:45
沖縄 大濱信泉記念館(石垣島) 生体認証の高精度化を実現する連合学習システムに関する検討
鈴木優聖加賀陽介日立BioX2023-58
大規模データセットを使用した機械学習の発展に伴い,生体認証の認証精度が大きく向上している.一方で,各国でプライバシ保護に... [more] BioX2023-58
pp.2-7
NS 2023-10-06
15:20
北海道 北海道大学 + オンライン開催
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
差分プライバシを適用した連合学習におけるプライバシ要求レベルを考慮したインセンティブメカニズムの提案
宮越奨太橘 拓至福井大NS2023-104
複数のデータ所有者がクライアントとして参加して機械学習を実行する連合学習では,各クライアントがローカル更新後に他者とモデ... [more] NS2023-104
pp.162-167
NS 2023-10-06
15:45
北海道 北海道大学 + オンライン開催
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
位置情報に基づく分散機械学習のためのグループ構築に向けた実装実験
長谷川亮太芝浦工大)・小野翔多東大)・山崎 託三好 匠芝浦工大NS2023-105
複数の計算機がネットワークを介して協調して機械学習を行う分散機械学習(DML: Distributed machine ... [more] NS2023-105
pp.168-171
AI 2023-09-12
14:35
北海道 登別グランドホテル ニューラル機械翻訳の連合学習のための協調エージェント
北川勘太朗立命館大)・張 禹王村上陽平立命館大AI2023-28
精度なニューラル機械翻訳には大量で高品質な対訳データが必要であるが,著作権や機密情報の問題で異なる組織と対訳データを共有... [more] AI2023-28
pp.161-166
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